精选优质文档-倾情为你奉上MATLAB遗传算法一：遗传算法简介：遗传（Genetic）是一类借鉴生物界的进化规律（，遗传机制）演化而来的化搜索方法。它是由的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用化的寻优方法，能自动获取和优化的搜索，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于优化、机器学习、信号处理、和人工生命等。它是现代有关中的。二：遗传算法的基本步骤 a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的。 c):将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的评估基础上的。 d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 e)：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些上的基因值作变
